Hvorfor er Python populær for datavidenskab?

Python er et populært programmeringssprog på højt niveau, der hovedsageligt bruges til datavidenskab, automatisering, webudvikling og kunstig intelligens. Det er et generelt programmeringssprog, der understøtter funktionel programmering, objektorienteret programmering og proceduremæssig programmering. I årenes løb er Python kendt for at være det bedste programmeringssprog til datavidenskab, og det bruges ofte af store teknologivirksomheder til datavidenskabelige opgaver.

I denne tutorial lærer du, hvorfor Python er så populær til datavidenskab, og hvorfor den vil forblive populær i fremtiden.

Hvad kan Python bruges til?

Som sagt tidligere, er Python et alment programmeringssprog, hvilket betyder, at det kan bruges til næsten alt.

En almindelig anvendelse af Python i webudvikling er, hvor Django eller Flask bruges som backend for et websted. For eksempel kører Instagrams backend på Django, og det er en af ​​de største udrulninger af Django.

Du kan også bruge Python til spiludvikling med Pygame, Kivy, Arcade osv.; selvom det sjældent bliver brugt. Mobil app-udvikling er ikke udeladt, Python tilbyder mange app-udviklingsbiblioteker såsom Kivy og KivyMD, som du kan bruge til at udvikle multiplatform-apps; og mange andre biblioteker som Tkinter, PyQt osv.

Hovedsagen i denne tutorial er anvendelsen af ​​Python i Data Science. Python har vist sig at være det bedste programmeringssprog til Data Science, og du vil vide hvorfor i denne tutorial.

Hvad er datavidenskab?

Ifølge Oracle, kombinerer datavidenskab flere felter, herunder statistik, videnskabelige metoder, kunstig intelligens (AI) og dataanalyse, for at udtrække værdi fra data. Det omfatter forberedelse af data til analyse, herunder rensning, aggregering og manipulation af dataene for at udføre avanceret dataanalyse.

Datavidenskab er anvendelig i forskellige industrier, og det hjælper med at løse problemer og opdage mere om universet. I sundhedsindustrien hjælper datavidenskab læger med at gøre brug af tidligere data til at træffe beslutninger, for eksempel diagnosticering eller den rigtige behandling af en sygdom. Uddannelsessektoren er ikke udeladt, du kan nu forudsige elever, der dropper ud af skolen, alt sammen takket være datavidenskab.

Python har en simpel syntaks

Hvad andet kan gøre programmering meget nemmere end at have en intuitiv syntaks? I Python behøver du kun én linje for at køre dit første program: skriv blot print ("Hej verden!") og løb - så nemt er det.

Python har en meget simpel syntaks, og den gør programmering meget nemmere og hurtigere. Der er ikke behov for krøllede seler, når du skriver funktioner, intet semikolon er din fjende, og du behøver ikke engang at importere biblioteker, før du skriver grundlæggende kode.

Dette er en fordel, som Python har i forhold til andre programmeringssprog. Du har færre tilbøjeligheder til at lave fejl, og du kan nemt bemærke fejl.

Bredt fællesskab

Data Science er et komplekst felt, du ikke kan gøre uden at have brug for hjælp. Python tilbyder al den hjælp du har brug for gennem sit brede fællesskab. Når du går i stå, skal du bare gennemse det, og dit svar venter på dig. Stack Overflow er en meget populær hjemmeside, hvor spørgsmål og svar bliver lagt ud på programmeringsproblemer.

Hvis dit problem er nyt, hvilket er sjældent, kan du stille spørgsmål, og folk vil være villige til at give svar.

Python tilbyder alle bibliotekerne

Du har hårdt brug for vand, og du har kun to kopper på bordet. Den ene er en fjerdedel fyldt med vand, mens den anden er næsten fuld. Ville du bære koppen med meget vand eller den anden, selvom de begge har vand? Du vil gerne bære koppen, der indeholder en masse vand, fordi du virkelig har brug for vand. Dette er relateret til Python, det tilbyder alle de biblioteker, du nogensinde har brug for til datavidenskab, du vil bestemt ikke bruge et andet programmeringssprog med kun få tilgængelige biblioteker.

Du vil få en god oplevelse med at arbejde med disse biblioteker, fordi de er virkelig nemme at bruge. Hvis du har brug for at installere et bibliotek, skal du søge efter bibliotekets navn på PyPI.org og følg instruktionerne i slutningen af ​​denne artikel for at installere biblioteket.

Relaterede: Data Science-biblioteker til Python, som enhver dataforsker bør bruge

Numerisk Python - NumPy

NumPy er et af de mest brugte datavidenskabsbiblioteker. Det giver dig mulighed for at arbejde med numeriske og videnskabelige opgaver i Python. Data er repræsenteret ved hjælp af arrays eller hvad du kan referere til som lister, som kan være i enhver dimension: 1-dimensionel (1D) array, 2-dimensional (2D) array, 3-dimensional (3D) array, og så videre.

Pandaer

Pandas er også et populært datavidenskabsbibliotek, der bruges til dataforberedelse, databehandling og datavisualisering. Med Pandas kan du importere data i forskellige formater, såsom CSV (kommaseparerede værdier) eller TSV (Tab-separerede værdier). Pandas fungerer som Matplotlib, fordi det giver dig mulighed for at lave forskellige typer plot. En anden cool funktion Pandas tilbyder er, at den giver dig mulighed for at læse SQL-forespørgsler. Så hvis du har oprettet forbindelse til din database, og du vil skrive og køre SQL-forespørgsler i Python, er Pandas et godt valg.

Matplotlib og Seaborn

Matplotlib er et andet fantastisk bibliotek, som Python tilbyder. Det er udviklet oven på MatLab - et programmeringssprog, der hovedsageligt bruges til videnskabelige og visualiseringsformål. Matplotlib giver dig mulighed for at plotte forskellige slags grafer med blot et par linjer kode.

Du kan plotte grafer for at visualisere alle data, hjælpe dig med at få indsigt fra dine data eller give dig en bedre repræsentation af dataene. Andre biblioteker som Pandas, Seaborn og OpenCV bruger også Matplotlib til at plotte sofistikerede grafer.

Seaborn (ikke Seaborne) er ligesom Matplotlib, bare at du har flere muligheder - at give forskellige dele af dine grafer forskellige farver eller nuancer. Du kan plotte flotte grafer og tilpasse udseendet for at gøre datarepræsentationen bedre.

Åbn Computer Vision - OpenCV

Måske vil du bygge et optisk tegngenkendelsessystem (OCR), dokumentscanner, billede filter, bevægelsessensor, sikkerhedssystem eller andet relateret til computersyn, bør du prøve OpenCV. Dette fantastiske og gratis bibliotek, der tilbydes af Python, giver dig mulighed for at bygge computervisionssystemer over blot et par linjer kode. Du kan arbejde med billeder, videoer eller endda dit webcam-feed og implementere.

Scikit-learn - Sklearn

Scikit-learn er det mest populære bibliotek, der bruges specifikt til maskinlæringsopgaver inden for datavidenskab. Sklearn tilbyder alle de værktøjer, du skal bruge for at gøre brug af dine data og bygge maskinlæringsmodeller på blot et par linjer kode.

Der er forskellige maskinlæringsopgaver som lineær regression (simpel og multipel), logistisk regression, k-nærmeste naboer, naive bayes, understøtte vektorregression, tilfældig skovregression, polynomiel regression, inklusive klassificering og klyngedannelse opgaver.

Selvom Python er enkel på grund af dets syntaks; der er værktøjer, der er specielt designet med datavidenskab i tankerne. Jupyter notebook er det første værktøj, det er et udviklingsmiljø bygget af Anaconda, til at skrive Python-kode til datavidenskabelige opgaver. Du kan skrive og øjeblikkeligt køre koder i celler, gruppere dem eller endda inkludere dokumentation, som leveret af dens markdown-funktion.

Et populært alternativ er Google Colaboratory, også kendt som Google Colab. De ligner hinanden og bruges til samme formål, men Google Colab har flere fordele på grund af dets cloud-understøttelse. Du har adgang til mere plads, og du behøver ikke bekymre dig om, at din computerlagerplads bliver fuld. Du kan også dele dine notesbøger, logge ind på enhver enhed og få adgang til den eller endda gemme din notesbog på GitHub.

Sådan installeres et datavidenskabsbibliotek i Python

Da du allerede har Python installeret på din computer, vil dette trin-for-trin afsnit guide dig gennem, hvordan du installerer et datavidenskabsbibliotek på din Windows-computer. NumPy vil blive installeret i dette tilfælde, følg nedenstående trin:

1. Trykke Start og type cmd. Højreklik på resultatet og vælg Kør som administrator.

1. Du skal bruge PIP for at installere Python-biblioteker fra PyPi. Hvis du allerede har, er du velkommen til at springe dette trin over; hvis ikke, læs venligst hvordan du installerer PIP på din computer.
2. Type pip install numpy og tryk Gå ind at løbe. Denne proces vil installere NumPy på din computer, og du kan nu importere og bruge NumPy på din computer. Denne proces skal ligne skærmbilledet nedenfor, ignorer advarslen og tomme mellemrum. (Hvis du bruger Linux eller macOS, skal du blot åbne en terminal og indtaste pip installation kommando).

Det er tid til at bruge Python til datavidenskab

Blandt andre programmeringssprog som R, C++ og Java; Python står til at være det bedste til datavidenskab. Denne tutorial har guidet dig igennem, hvorfor Python er så populær til datavidenskab. Du ved nu, hvad Python tilbyder, og hvorfor store virksomheder som Google, Meta, NASA, Tesla osv. bruger Python.

Lykkedes denne vejledning at overbevise dig om, at Python forbliver det bedste programmeringssprog til datavidenskab? Hvis ja, fortsæt og byg gode datavidenskabelige projekter; være med til at gøre livet lettere.

Sådan importeres Excel-data til Python-scripts ved hjælp af pandaer

Til avanceret dataanalyse er Python bedre end Excel. Sådan importerer du dine Excel-data til et Python-script ved hjælp af Pandas!

Læs Næste

Om forfatteren